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DSFANet: [TGRS 2019] 基于无监督深度学习的多时相遥感影像变化检测模型

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简介：
DSFANet是一种创新性的无监督深度学习框架，专为处理多时相遥感图像中的变化检测而设计。该模型通过自编码器架构有效识别和分析不同时间点的地表变化，无需依赖标注数据，大大提高了变化检测的效率与准确性，在遥感影像分析领域具有重要应用价值。此研究发表于IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)期刊2019年刊中。 本段落提出了一种基于深度网络与慢特征分析（SFA）理论的新型多时相遥感图像变化检测算法——深慢特征分析网络（DSFANet）。在该模型中，采用两个对称的深度网络来处理双时相影像的数据输入。随后使用SFA模块抑制不变组件，并突出显示已发生变化的部分。CVA预检测技术用于以高置信度识别未改变像素作为训练样本。最后通过计算卡方距离确定变化强度，并应用阈值算法判断图像中的变化区域。 实验在两个真实世界数据集和一个公共高光谱数据集中进行，结果显示DSFANet优于包括其他基于SFA的深度学习方法在内的多种最新算法，在视觉比较与定量评估中均表现出色。该研究使用了以下软件包：tensorflow_gpu==1.7.0、scipy==1.0.0、numpy==1.14.0和matplotlib==2.1.2，用户可下载所需资料进行实验操作。

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  • DSFANet: [TGRS 2019] 基于无监督深度学习的多时相遥感影像变化检测模型
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    DSFANet是一种创新性的无监督深度学习框架，专为处理多时相遥感图像中的变化检测而设计。该模型通过自编码器架构有效识别和分析不同时间点的地表变化，无需依赖标注数据，大大提高了变化检测的效率与准确性，在遥感影像分析领域具有重要应用价值。此研究发表于IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)期刊2019年刊中。 本段落提出了一种基于深度网络与慢特征分析（SFA）理论的新型多时相遥感图像变化检测算法——深慢特征分析网络（DSFANet）。在该模型中，采用两个对称的深度网络来处理双时相影像的数据输入。随后使用SFA模块抑制不变组件，并突出显示已发生变化的部分。CVA预检测技术用于以高置信度识别未改变像素作为训练样本。最后通过计算卡方距离确定变化强度，并应用阈值算法判断图像中的变化区域。 实验在两个真实世界数据集和一个公共高光谱数据集中进行，结果显示DSFANet优于包括其他基于SFA的深度学习方法在内的多种最新算法，在视觉比较与定量评估中均表现出色。该研究使用了以下软件包：tensorflow_gpu==1.7.0、scipy==1.0.0、numpy==1.14.0和matplotlib==2.1.2，用户可下载所需资料进行实验操作。
     
  • 基于NSCT和FCM的多时相遥感影像变化检测（2014年）
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    本文提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与模糊C均值(FCM)聚类算法的方法，用于分析多时相遥感影像的变化检测。该方法能够有效提升变化区域的识别精度和效率，在2014年取得了显著的研究成果。 本段落提出了一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与模糊C均值聚类的方法进行变化检测。首先对两期遥感影像执行相减运算以获得差异图像，然后使用NSCT对差异图象进行多尺度分解得到子带图像，并将这些子带图像和原始的差异图像组合成特征向量。最后利用模糊C均值算法分类上述特征向量，从而得出变化检测的结果（即变化区域与非变化区域）。该方法不依赖于具体的变化类和非变化类统计分布的信息，无需先验知识参与，并且具有广泛的应用性。通过实验验证，在真实遥感数据集上的应用显示了此方法的有效性和准确性；相较于传统技术，本段落所提算法在检测精度方面表现出更佳的性能。
     
  • 基于多时相遥感影像的变化检测卷帘功能.zip
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    本项目提供了一种利用多时相遥感影像进行变化检测的技术方案，并实现了具有卷帘效果的动态展示功能。 在遥感领域，多时相遥感影像变化检测是一项关键技术，它主要用于识别地表覆盖在不同时间点上的变化情况。这项技术广泛应用于城市规划、灾害监测、环境研究等多个领域。 该项目提供了一种可视化实现这一过程的解决方案，使用 C++ 语言编写，并结合了 Visual Studio 2019（VS2019）和 Qt 工具。C++ 是一种强大的编程语言，尤其适用于系统级编程和高性能计算，在这个项目中用于处理和分析遥感数据以及构建高效的数据处理算法。 Qt 是一个跨平台的用户界面应用程序开发框架，支持多种操作系统如 Windows、Linux 和 macOS。在本项目中，Qt 被用来创建用户界面，使得用户可以直观地查看和操作变化检测的结果。通过图形化组件及事件驱动模型，开发者能够轻松构建交互式应用。 卷帘功能是遥感变化检测中的一个常见概念，它通常指的是逐像素比较不同时相的遥感图像，并逐渐揭示两个时期的差异。这种技术可以帮助用户逐步发现地表在不同时间点的变化情况。代码中通过滚动条、时间滑块或动画形式实现卷帘功能。 实际应用中，多时相遥感影像变化检测可能涉及以下步骤： 1. 数据预处理：包括辐射校正、几何校正及影像配准。 2. 图像融合：将不同传感器或分辨率的图像进行融合以提高精度。 3. 变化检测算法：常用方法有差分法、指数变换法等，用于找出差异区域。 4. 结果后处理：如噪声去除和变化信息统计分析。 5. 可视化展示：“卷帘功能”即为将结果直观呈现给用户的方式之一。 这个项目代码详细程度很高，适合初学者学习。通过阅读与运行这些代码不仅可以掌握 C++ 和 Qt 的基本用法，还能深入了解遥感数据处理及分析的核心技术。对于希望从事遥感或地理信息系统（GIS）相关工作的人员来说，这是一个宝贵的实践资源。
     
  • 基于深度学习的卫星影像变化检测.pdf
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    本文探讨了利用深度学习技术进行卫星影像变化检测的方法与应用，旨在提高变化检测的准确性和效率。通过分析大量历史和当前的卫星图像数据，该研究提出了一种新的算法模型，能够自动识别地表的变化情况，如城市扩张、森林砍伐等现象，并在环境保护、城市规划等领域展现出广阔的应用前景。 遥感影像变化监测是利用不同时间点的卫星图像来识别地表特征的变化，在城市规划、环境保护以及土地管理等领域发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展，它在卫星影像变化检测中的应用越来越受到关注，因为该技术可以处理复杂的数据模式并提供更精确的结果。 深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，特别适用于处理大量多维度数据如遥感图像。传统的变化检测方法通常需要手动提取特征，而深度学习能够自动从原始数据中发现和抽取关键信息，这显著降低了人工成本，并提高了效率与准确性。 本段落介绍了一种基于堆栈降噪自编码器网络的卫星影像变化监测方法。该模型利用了自动编码器（Autoencoder）的技术原理，在训练过程中减少图像中的噪声并提高质量。通过学习数据压缩表示的方式，它能有效地识别地表的变化情况。 考虑到合成孔径雷达(SAR)和高分辨率光学卫星图像的不同特性，本段落还提出了一种改进的深度学习算法以适应不同类型的遥感影像处理需求。SAR图像是不受光照条件影响的理想选择，但可能包含复杂的散射特征；而高分辨率光学图像则容易受到光照和大气状况的影响。 为了进一步提高检测效果，文章引入了孪生网络(Siamese Network)的概念，并构建了一个分支卷积神经网络(Branch Convolutional Neural Network)，用于比较不同时间点的卫星影像差异。这种方法能够同时考虑多个特征层的信息，从而增加变化识别的准确性。 此外，在实际应用中，算法还设计了一套专门去除伪变化（如阴影和噪声）的技术方案以提高检测精度。这些干扰因素可能会导致误报问题。 在宁夏地区使用的高分二号卫星影像测试中证明了该方法的有效性。这表明结合深度学习技术的遥感影像变化监测不仅能够提升准确性和效率，还能适应各种复杂环境下的数据类型，为未来遥感应用提供了强有力的技术支持。 综上所述, 基于深度学习算法的卫星影像变化检测是当前一个重要的研究方向和发展趋势，它将自动特征提取能力和丰富的遥感信息相结合，在未来的精准化和自动化监测中具有广泛的应用前景。
     
  • 基于深度学习的大规模遥感影像检索方法.pdf
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    本文介绍了一种利用深度学习技术进行大规模遥感影像检索的方法，旨在提高检索效率和准确性。通过实验验证了该方法的有效性。 本章介绍了基于内容的遥感图像搜索与检索(CBIR)系统的最新进展，该系统用于从海量数据档案中快速、准确地发现信息。首先分析了传统基于手工制作的遥感图像描述符的CBIR系统在穷举搜索和检索问题上的局限性。接着重点讨论了深度学习(DL)模型在RS CBIR系统发展中的作用，并介绍了最新的基于DL的CBIR系统的理论特性，用于表征遥感图像复杂的语义内容。之后还探讨了这些系统的优点与局限性，并提出了基于深度哈希的高效时间搜索能力的CBIR系统。最后展望了遥感CBIR领域最有前途的研究方向。
     
  • 多时相影像变化检测的精度评估
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    本文探讨了不同时间序列遥感影像在变化检测中的应用与挑战，并提出了一种新的精度评估方法。通过综合分析多种算法和数据源的影响，本研究旨在提高动态监测的准确性和可靠性。 该资源主要针对多时相影像变化检测进行精度评价，并使用C++实现。代码包含详细的注释，非常实用。
     
  • 基于密度引力与多尺度多特征融合的遥感影像变化检测
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    本研究提出了一种结合密度引力模型和多尺度、多特征融合技术的方法，用于提升遥感影像变化检测的精度与效率。 为了解决传统多特征融合变化检测方法未能充分考虑不同特征对结果影响的问题以及马尔可夫随机场（MRF）在变化检测中的空间权重问题，本段落提出了一种基于密度引力与多尺度多特征融合的变化检测新方法。该方法首先通过Gabor纹理分析提取图像的纹理信息，并利用局部相似性度量和信息熵来生成纹理差异图；接着采用变化矢量分析技术计算光谱差异图；然后使用自适应方式将光谱差异图和纹理差异图进行有效结合，增强特征融合效果。此外，本段落创新地引入了密度引力模型与传统MRF相结合的机制，构建了一个能够根据实际情况自动调整权重参数的新型MRF结构，在此基础上生成最终的变化检测图像。 实验结果表明：该方法不仅可以充分利用不同类型的特征信息，而且能够在变化图中更好地保留图像边缘细节部分的信息。因此，相较于传统的多特征融合技术及单一使用MRF模型的方法而言，本研究所提出的新算法在提高变化识别精度方面具有显著优势。
     
  • 基于主成分分析的遥感影像变化检测
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    本研究采用主成分分析方法，旨在提高遥感影像变化检测精度与效率，适用于城市扩展、森林砍伐等动态监测领域。 基于遥感影像的地物变化检测是土地利用、资源普查等领域的重要研究方向之一。本段落采用Landsat TM影像，在特定区域内选取两个不同时期的图像作为研究对象，并提出了一种有效的快速变化检测方法，该方法基于主成分变换。 首先，文章提取了不同时间段内影像中的多个特征信息并组合成特征向量；随后通过计算两幅时期不同的影像之间的差值图。接着对生成的差值图进行主成分分析处理，在此基础上选取第一波段作为主要的变化实验图像，并利用Ostu自动阈值化技术来获取变化地图。 经过实际验证，该方法操作简便且效果显著，能够满足大规模区域内的地物变化检测需求。